程序获得的随机数，无论什么算法都必须是递归公式得到的序列，它本身违反了随机定义，因此它们不是真正的随机数。
伪随机数中非常重要的概念是“种子”。
种子确定随机数的固定序列。
例如，通过C语言rand函数获得的序列每次都是相同的。
如果要获得不同的序列，则需要调用srand来设置种子。
在Java中用新的Random（1）的构造函数参数设置种子。
采用中国方法i和平方法的方法是由冯·诺伊曼于1946年提出的。
想法是简单地选择一个m位Ni作为种子并进行平方运算（表示为Ni + 1 =（Ni * Ni）） ...），如果结果小于2m位，则第一个为0.此数字之间的m位数被选为Ni + 1。
该算法显然存在很多缺点，不仅时间短，而且分布不均匀。
例如，10,000个方格的结果总是00000.Ii。
常量采用中间方法。
该方法与square方法略有不同。
随机数的平方由随机数和常数的乘积代替（表示为Ni + 1 =（K * Ni）......）随机分布等没有改善.Iii。
乘法方法。
这种方法是方法的一定优化。
公式记为Ni + 1 =（Ni * Ni-1）...同余方法与不知道的学生相同。
测试中的Wilson测试有一个算法，用于解释同余方法是主要翻译成语言的RNG。
线性同余方程是Ni + 1 = a Ni + C（mod m），其中a是乘数。
C是增量，m是胶片。
得到的随机序列Rn = Ni / m。
当a = 1且C！= 0时，该同余方法称为加性同余方法。
当a = 1且C = 0时，这个同余方法称为乘法同余方法，当！= 1和C！ = 0，这种同余方法称为混合同余方法同余方法。
当m较大时，Ni的范围较大，随机分布更均匀，Rn更均匀分布，因此m为该值。
应尽量大，充分利用电脑字长。
存在关于如何获得全周期随机数的存在定理。
当且仅当满足以下条件时，同余方法的实践是全周期的，1.C和m是相互同质的。
2.对于m的每个素因子p，（a-1）是p的倍数。
3.如果m可被4整除，则（a-1）也可以被4整除。
除此之外，还有两个同余，三个同余等。
原理类似。
由于计算机专用逻辑移位操作，移位方法可以将种子N0移位n位以获得M1，右移n位移位以获得M2，并且M1和M2进行逻辑加法以获得随机数N1。
该式为Ni + 1 = Ni＆gt;＆amp; gt; n + Ni＆lt;＆amp; lt; ñ。
移位方法非常快，但初始值很高，并且难以获得令人满意的随机序列。
梅森旋转算法梅森旋转算法是当今生成随机数的最佳算法。
PRNG内置于流行的编程语言，如php，python和perl，由该算法实现。
以下是对wiki的介绍。
Mersenne扭转器是伪随机数生成算法。
由Matsumoto Shin和Nishimura Toshi于1997年开发，基于有限二元场上的矩阵，重影是线性的。
它可以快速生成高质量的伪随机数，并纠正经典随机数生成算法的许多缺陷。
